#encoding=utf-8
import torchvision
import torch

model = torchvision.models.vgg16()
# 保存加载整个模型
# 保存整个网络模型（网络结构+权重参数）
torch.save(model,"net.pkl")

# 直接加载整个网络模型（可能比较耗时）
torch.load("net.pkl")
# 保存整个网络模型（权重参数）。

# 只保存加载模型参数
# 只保存模型的权重参数（速度快，占内存少）。
torch.save(model.state_dict(),"net.pkl")
# 因为我们只保存了模型的参数，所以需要先定义一个网络对象，然后再加载模型参数。 简写 需保存训练好的模型的权重参数，即推荐第二种方法。
model = torchvision.models.vgg16()
# 将模型参数加载到新模型中
# state_dict = torch.load("net.pkl")
# model.load_state_dict(state_dict)
model.load_state_dict(torch.load("net.pkl"))





if __name__ == '__main__':
    pass
